Couldn‘t load custom C++ ops. This can happen if your PyTorch and torchvision versions are incompati

本文讲述了在运行yolov5检测脚本时遇到的torch与torchvision版本不兼容错误,作者通过详细步骤教导如何从官网下载对应版本的whl包,重装并确保版本一致性,最终成功解决问题。

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问题背景

在运行yolov5的detect.py文件时,报了下面的错误,之前也遇到过且解决过,所以这次记录下解决方案。

RuntimeError: Couldn’t load custom C++ ops. This can happen if your PyTorch and torchvision versions are incompatible, or if you had errors while compiling torchvision from source. For further information on the compatible versions, check https://github.com/pytorch/vision#installation for the compatibility matrix. Please check your PyTorch version with torch.version and your torchvision version with torchvision.version and verify if they are compatible, and if not please reinstall torchvision so that it matches your PyTorch install.

在这里插入图片描述
问题原因

显然,根据报错信息得知:torch版本和torchvision版本不匹配。我们需要重装torch或者torchvision使得它们版本匹配。

点此查看torch和torchvision正确对应版本,看完之后发现自己版本也是对应的啊,为什么会报错呢?这里就是最细节的地方,因为比如我的torch是torch1.11.0+cu111,那么torchvision也得是torchvision0.10.0+cu111,而不是0.10.0。默认安装时很可能没有选择相同版本的安装包导致出错。

解决方案

1、进入https://download.pytorch.org/whl/cu113,分别进入torch和torchvision分支选择版本对应且后缀相同的安装包,然后下载到本地。因为我的ubuntu是aarch64架构的,所以后缀就是下面这样的,你们下载时候先uname -a查看下ubuntu架构。

在这里插入图片描述
2、然后卸载已之前的torch和torchvision,pip uninstall torchpip uninstall torchvision

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3、whl格式本质上是一个压缩包,里面包含了py文件,以及经过编译的pyd文件。我们切换到安装包的下载目录,然后先pip install torch-1.9.0-cp38-cp38-manylinux2014_aarch64.whl,后 pip install torchvision-0.10.0-cp38-cp38-manylinux2014_aarch64.whl

注意,一定要先安装torch,再安装torchvision!如果顺序反过来,它会自动下载torch进行安装,然后版本又不对了,还得卸载了重新安装,我帮你们又踩了下坑。

在这里插入图片描述
4、我们再次运行yolov5,没有任何问题,检测结果已成功保存。

在这里插入图片描述

一时劝人以口,百世劝人以书。——《了凡四训·积善之方》

<think>好的,我需要解决用户遇到的PyTorch加载自定义C++操作失败的问题。根据用户提供的引用信息,问题主要出在PyTorchtorchvision的版本不兼容上。首先,我应该确认用户是否检查了他们的版本是否正确匹配。用户提到他们按照版本对应关系安装了,但仍然出现不匹配的情况,这可能意味着安装过程中可能有其他问题,比如依赖冲突或者安装源的问题。 接下来,我需要引导用户先检查当前环境中安装的PyTorchtorchvision的具体版本。这可以通过运行简单的Python代码来实现,如`import torch; print(torch.__version__)`和`import torchvision; print(torchvision.__version__)`。然后,根据官方提供的版本对应表,确认两者是否匹配。如果版本不匹配,用户需要卸载现有版本,并重新安装正确对应的版本。 另外,用户可能从不同的渠道安装了PyTorch,比如pip和conda,这可能导致版本不一致。建议用户统一使用官方推荐的安装命令,并指定正确的版本号。例如,使用`pip install torch==1.9.0 torchvision==0.10.0`来确保两者的兼容性。同时,用户需要注意Python版本和CUDA版本是否与安装的PyTorch版本兼容,这也是常见的问题来源。 如果版本正确但问题仍然存在,可能需要检查是否安装了正确的whl文件,特别是在使用预编译的包时。用户需要根据系统架构、Python版本和CUDA版本来选择对应的whl文件。此外,编译环境的问题也可能导致自定义C++操作无法加载,用户可能需要安装必要的编译工具,如g++、cmake等,并确保CUDA工具链正确配置。 最后,如果所有步骤都正确,但问题仍未解决,建议用户尝试重新编译自定义的C++扩展,并检查是否有编译错误。或者,可能存在环境变量的问题,需要确保LD_LIBRARY_PATH或PATH包含正确的CUDA和PyTorch库路径。 总结来说,解决这个问题的步骤包括检查版本兼容性、正确安装对应版本、确保编译环境正确,以及可能的重新编译自定义扩展。需要一步步排查,确保每个环节都符合要求。</think>### 逐步解决方案:PyTorch加载自定义C++操作失败问题 #### 步骤1:验证版本兼容性 首先检查当前环境中安装的PyTorchtorchvision版本是否兼容。运行以下代码获取版本信息: ```python import torch import torchvision print("PyTorch版本:", torch.__version__) print("Torchvision版本:", torchvision.__version__) ``` 根据[官方版本对应表](https://pypi.org/project/torchvision/),例如: - PyTorch 1.9.0 对应 Torchvision 0.10.0 - PyTorch 1.8.0 对应 Torchvision 0.9.0 若版本不匹配,需卸载后重新安装对应版本[^5]。 #### 步骤2:重新安装匹配版本 使用pip卸载并安装指定版本(以PyTorch 1.9.0为例): ```bash pip uninstall torch torchvision -y pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 注意替换`cu111`为实际CUDA版本(如`cu102`)或使用`cpu`版本[^4]。 #### 步骤3:检查CUDA和Python版本 确保Python版本(如3.6-3.9)和CUDA驱动版本(通过`nvidia-smi`查看)与PyTorch版本要求一致。例如: - PyTorch 1.9.0 需要CUDA 11.1+或CPU模式 - Python版本需与`.whl`文件名中的`cp38`(Python 3.8)等标识匹配[^4]。 #### 步骤4:验证编译环境 若涉及自定义C++扩展编译,需安装以下依赖: ```bash # Ubuntu示例 sudo apt-get install g++ cmake ninja-build ``` 同时确保`CUDA_HOME`环境变量正确指向CUDA安装目录: ```bash echo $CUDA_HOME # 应显示如/usr/local/cuda-11.1 ``` #### 步骤5:重新编译自定义扩展 进入自定义C++扩展目录,清理旧编译文件后重新编译: ```bash python setup.py clean --all python setup.py install ``` 若编译报错,需检查代码是否适配当前PyTorch版本[^3]。 #### 步骤6:检查环境冲突 若使用虚拟环境(如conda或venv),确保未混用不同包管理器(如同时使用conda和pip安装PyTorch)。建议新建纯净环境: ```bash conda create -n pytorch_env python=3.8 conda activate pytorch_env # 再执行步骤2的安装命令 ``` ### 关键注意事项 1. **离线安装**:若需离线安装,需从[PyTorch官网](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)下载匹配的`.whl`文件,按顺序安装`torch`和`torchvision`。 2. **依赖覆盖**:避免其他库(如TensorFlow)依赖旧版PyTorch,导致版本被降级。 3. **运行时路径**:若报错涉及库文件缺失,可临时添加路径: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ```
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